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大數(shù)據(jù)

9161內(nèi)容??

關(guān)注

大數(shù)據(jù)話題包括大數(shù)據(jù)相關(guān)的最新資訊、前沿技術(shù)、使用技巧、應(yīng)用案例等內(nèi)容，涉及數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、商業(yè)智能、Hadoop、Spark、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、等領(lǐng)域。

文章博文帖子課程

共 9161 條

做數(shù)據(jù)分析，如何給業(yè)務(wù)提【建議】

如果是業(yè)務(wù)部門聽到這種命令，本能反應(yīng)是：“這里有一個問題，老板想提價，我要怎么提價?！钡珨?shù)據(jù)分析師收到這種需求，就不是這么解讀的。因為數(shù)據(jù)分析師首先要保證的是：領(lǐng)導(dǎo)決策建立在正確的事實之上，其次才是保證決策建議的可行性。

2022-10-09 11:32:52

數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)銷量

用戶活躍，該怎么分析？

針對不同目標、不同業(yè)務(wù)，可以有不同定義。但使用這些定義的前提是口徑統(tǒng)一。各個部門得達成共識：有XXX行為的就算活躍了。而最常見的問題，就是：不但沒統(tǒng)一口徑，而且還不斷發(fā)明新名詞，搞得歷史數(shù)據(jù)前后對不上。最后開起會來雞同鴨講。

2022-10-08 11:34:07

業(yè)務(wù)分析用戶活躍

數(shù)據(jù)孤島是否正在破壞數(shù)字化轉(zhuǎn)型？

盡管現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫和存儲庫更加強大，但它們很難完全避免數(shù)據(jù)孤島，從而阻止他們實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃的真正潛力。

2022-09-29 14:38:17

數(shù)字化轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)

我用了五步，搭建一個數(shù)據(jù)分析體系

企業(yè)有部門分工，因此第一步要認準：我在為哪個部門服務(wù)。這非常關(guān)鍵！因為即使同一個問題，不同部門的關(guān)注點會不同。同樣是銷售問題，如果是銷售部看，關(guān)注的是每一支銷售隊伍完成率、進度、質(zhì)量。如果是供應(yīng)鏈看，那關(guān)注的就是總量、各產(chǎn)品數(shù)量、需求高峰期。如果是風控看，那關(guān)注的就是回款、壞賬、套利。認清部門，有利于了解真正需求點。

2022-09-29 11:35:34

數(shù)據(jù)分析體系

酷炫，Python實現(xiàn)交通數(shù)據(jù)可視化！

TransBigData是一個為交通時空大數(shù)據(jù)處理、分析和可視化而開發(fā)的Python包。

2022-09-29 11:16:21

Python 數(shù)據(jù)可視化

聊聊用戶行為分析

對不同部門關(guān)注的用戶行為重點缺乏了解。不知道重點，就可勁拼湊數(shù)據(jù)，忽視了如何從數(shù)據(jù)提煉結(jié)論，結(jié)果反而畫蛇添足。想破局，就得從認真思考：到底業(yè)務(wù)看用戶行為能看出啥？

2022-09-28 11:34:27

用戶行為數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)

“實時數(shù)倉”若干問？原創(chuàng) 精選

如果從一個初學(xué)者來說這些技術(shù)可能大家聽起來會很容易覺得混淆，他們到底是什么樣的一些關(guān)系？我為大家去簡單的梳理一下。

2022-09-28 07:08:25

技術(shù)實時數(shù)倉

數(shù)據(jù)網(wǎng)格在物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和機器學(xué)習(xí)中的用例和應(yīng)用

在這篇文章中，我們討論了網(wǎng)格在不同設(shè)置中的實際應(yīng)用。

2022-09-27 14:39:32

數(shù)據(jù)網(wǎng)格物聯(lián)網(wǎng)

提高數(shù)據(jù)可視化效果的五個原則

每當我對數(shù)據(jù)進行可視化時，不管是靜態(tài)圖、動態(tài)圖，還是報告、博客中的一部分，甚至是 Twitter的配圖，我都會遵循以下五個原則。

2022-09-26 23:43:26

數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)挖掘電子書

十張圖，詳解用戶分層怎么做

用戶分層看起來簡單，可深入探討的話，需要牽扯的業(yè)務(wù)細節(jié)非常多。很多同學(xué)做起來很困擾，都是困擾在：領(lǐng)導(dǎo)讓我分高端用戶，到底是8000算高端，10000算高端，還是12000算高端呢？是滴，他就糾結(jié)這個劃線糾結(jié)的死去活來。

2022-09-26 11:32:14

用戶分層服務(wù)業(yè)務(wù)

Cloudera：定位混合數(shù)據(jù)公司，滿足現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)需求原創(chuàng)

Cloudera定位于混合數(shù)據(jù)公司。提供適用于數(shù)據(jù)編織、數(shù)據(jù)湖庫、數(shù)據(jù)網(wǎng)格和未來數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)架構(gòu)要求的混合數(shù)據(jù)平臺，允許客戶在多個公共和私有云以及本地訪問和分析數(shù)據(jù)，使企業(yè)能夠做出由數(shù)據(jù)驅(qū)動的明智決策，幫助企業(yè)建立由數(shù)據(jù)驅(qū)動的未來。

2022-09-26 11:01:11

Cloudera CDP 數(shù)據(jù)編織

Kyligence Zen：助力企業(yè)實現(xiàn)智能指標驅(qū)動的管理與決策原創(chuàng)

在近日召開的Kyligence2022 秋季線上論壇上，Kyligence向業(yè)界重點介紹了一站式云端指標中臺 Kyligence Zen。該SaaS產(chǎn)品是基于 Kyligence 核心 OLAP 能力打造的，旨在為企業(yè)提供整合的、輕量級的、開箱即用的指標中臺服務(wù)，助力業(yè)務(wù)用戶聚焦指標，實現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)洞察和行動決策。

2022-09-26 10:24:12

Kyligence 指標中臺 SaaS

使用數(shù)據(jù)降低醫(yī)療保健成本

我們也可以從總體人口的角度分析這些數(shù)據(jù)，包括醫(yī)藥、第三方數(shù)據(jù)、索賠數(shù)據(jù)，也就是我們自己的數(shù)據(jù)。通過將這些數(shù)據(jù)與第三方以及數(shù)字設(shè)備集成，在宏觀層面上生成數(shù)據(jù)。有了這些信息，我們就能夠...

2022-09-23 15:58:03

數(shù)據(jù)建模大數(shù)據(jù)

商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別是什么?

商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別是什么?在數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)中，商業(yè)智能(BI)和數(shù)據(jù)分析經(jīng)常交替使用。雖然兩者不同，但很難弄清楚其中的區(qū)別。

2022-09-22 16:51:37

數(shù)據(jù)分析商業(yè)智能數(shù)據(jù)驅(qū)動

數(shù)據(jù)分析終極一問：自然增長率，到底怎么算！

自然增長率的爭吵，還會無窮無盡地進行下去。特別是，有時候數(shù)據(jù)分析崗位就是設(shè)在運營下邊，運營的老板需要數(shù)據(jù)分析幫自己站臺，這時候科學(xué)不科學(xué)，合理不合理就管不上那么多了。食君之祿，分君之憂，想辦法圓過去就好。但是，作為數(shù)據(jù)分析師，自己得清楚游戲是咋玩的，這樣再用各種方法圓故事的過程中，才能進退自如。

2022-09-22 11:36:01

數(shù)據(jù)分析運營業(yè)績

使用實時數(shù)據(jù)面臨的主要挑戰(zhàn)

鑒于處理實時數(shù)據(jù)的獨特挑戰(zhàn)，企業(yè)組織需要考慮哪些工具將幫助他們以最有效的方式部署和管理 AI 和 ML 模型。

2022-09-22 10:53:38

實時數(shù)據(jù)ML 模型

大數(shù)據(jù)有助于推動虛擬醫(yī)療的未來發(fā)展

越來越多的醫(yī)療保健機構(gòu)希望利用大數(shù)據(jù)來改善遠程醫(yī)療。由于這些提供商使用數(shù)據(jù)分析使遠程醫(yī)療更有效，因此客戶將受益匪淺。

2022-09-21 14:12:33

大數(shù)據(jù)醫(yī)療保健

我手把手修改了一篇數(shù)據(jù)分析報告

如何提升業(yè)務(wù)表現(xiàn)”的要求。在規(guī)劃階段，很多東西都可以再調(diào)整，因此思路會更開闊。在復(fù)盤階段，業(yè)務(wù)執(zhí)行已結(jié)束，蓋棺定論的時候不用做監(jiān)控，但復(fù)盤需更細致。

2022-09-21 11:29:05

數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)復(fù)盤

Qlik：用主動智能助力供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型原創(chuàng)

數(shù)據(jù)時代，Qlik的主動智能不僅僅是一個現(xiàn)代化BI工具，更能夠及時利用數(shù)據(jù)中的洞察，結(jié)合平臺的能力，如增強智能、自助式預(yù)警、應(yīng)用程序自動化、Auto Ml等功能，幫助企業(yè)用戶過渡到現(xiàn)代化的BI，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動行動。

2022-09-20 14:03:06

Qlik 主動智能 BI

從評估到落地，詳解數(shù)據(jù)指標體系搭建指南

設(shè)計“指標體系”這個產(chǎn)品的時候，有沒有考慮到用戶的體驗？他們在工作中遇到了哪些問題？

2022-09-20 09:42:54

數(shù)據(jù)指標

觀遠數(shù)據(jù)發(fā)布業(yè)內(nèi)首部《移動BI白皮書》，深入業(yè)務(wù)數(shù)字化場景重新定義移動BI

9月19日，一站式智能分析平臺與解決方案提供商觀遠數(shù)據(jù)發(fā)布了業(yè)內(nèi)首部《移動BI白皮書》，這是觀遠數(shù)據(jù)本年度發(fā)布的第二部深入行業(yè)，探索數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)增長的白皮書，也是觀遠數(shù)據(jù)對“讓業(yè)務(wù)用起來”的數(shù)據(jù)分析能力的又一次深度剖析。

2022-09-20 09:10:40

移動BI 觀遠數(shù)據(jù)

從管、存、算、規(guī)、治看數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理

如果你參與過大型企業(yè)BI系統(tǒng)的建設(shè)，那就一定能有所感觸。無數(shù)的決策分析系統(tǒng)成為臨時的“政績工程”，一時名聲大噪之后卻無人問津，大多因為后續(xù)數(shù)據(jù)不準確，無法真正為業(yè)務(wù)、管理提供實質(zhì)的服務(wù)。這實則為數(shù)據(jù)分析項目建設(shè)的悲哀。

2022-09-19 18:29:20

數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理

聊一聊美化Matplotlib三個小技巧

Matplotlib是Python的數(shù)據(jù)可視化庫的基礎(chǔ)。它是其他可視化工具(如Seaborn)的基礎(chǔ)。

2022-09-19 16:24:33

數(shù)據(jù)可視化 Matplotlib 工具

超贊?。?D可視化工具透視神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部

加拿大蒙特利爾一家公司開發(fā)一個3D可視化工具 —— Zetane Engine，幫助我們解決了這個問題。只要在Zetane Engine打開一個深度學(xué)習(xí)模型，便可以看到網(wǎng)絡(luò)中任何一層，并顯示特征圖。

2022-09-17 09:05:28

3D 可視化工具

Cloudera Data Platform引入Apache Iceberg的五大原因

近期，Cloudera??宣布??將Apache Iceberg集成到其云生態(tài)系統(tǒng)中，Iceberg的優(yōu)勢得以融入正在轉(zhuǎn)向公有云和采用湖倉等??融合??架構(gòu)的企業(yè)之中。可以說，集成了Iceberg的Cloudera CDP將強有力地幫助企業(yè)構(gòu)建新一代數(shù)據(jù)架構(gòu)，賦予企業(yè)更多的前瞻性和附加優(yōu)勢。

2022-09-16 13:53:14

Cloudera Apache 湖倉

數(shù)據(jù)分析MVP方法是什么？該怎么用？

MVP（Minimum Viable Product）原本是應(yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計的方法。指在正式推出產(chǎn)品前，先推出一個版包含核心功能的簡單版本，測試用戶需求與反饋，從而快速判斷產(chǎn)品是否符合市場需求，做出調(diào)整。

2022-09-16 11:33:40

數(shù)據(jù)分析 MVP

Apache Flink 在小米的穩(wěn)定性優(yōu)化和實踐

本文整理自小米大數(shù)據(jù)部高級軟件工程師張蛟在 Flink Forward Asia 2021 生產(chǎn)實踐專場的演講。

2022-09-16 08:23:22

Flink 數(shù)據(jù)湖優(yōu)化

構(gòu)建下一代萬億級云原生消息架構(gòu)：Apache Pulsar 在 vivo 的探索與實踐

本文整理自 vivo 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)團隊在 Apache Pulsar Meetup 上的演講《Apache Pulsar 在 vivo 的探索與實踐》，介紹 vivo 在集群管理與監(jiān)控上應(yīng)用 Pulsar 的實踐。

2022-09-14 23:14:10

vivo Pulsar 大數(shù)據(jù)

企業(yè)的四大自助式商業(yè)智能優(yōu)勢

一些企業(yè)擁有成熟的數(shù)據(jù)團隊，而另一些企業(yè)則依靠商業(yè)智能工具為他們指明方向。還有一些人經(jīng)常犯錯誤，只關(guān)注眼前的需求，這會使可擴展性成為未來的問題。

2022-09-14 13:35:41

企業(yè)數(shù)據(jù)團隊

行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的未來：共享數(shù)據(jù)和見解

共享數(shù)據(jù)和洞察力使組織更具彈性、靈活性和盈利能力……

2022-09-14 11:40:30

大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)

利用大數(shù)據(jù)制定最佳營銷計劃的創(chuàng)新方法

使用大數(shù)據(jù)開展業(yè)務(wù)有很多好處。最重要的優(yōu)勢之一是大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)進行營銷。

2022-09-13 15:17:59

大數(shù)據(jù)企業(yè)

正處高質(zhì)量發(fā)展期，我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)突破1.3萬億元

我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展已從培育期進入高質(zhì)量發(fā)展期，深度參與數(shù)據(jù)要素“采、存、算、管、用”全生命周期活動。憑借著大數(shù)據(jù)的發(fā)展優(yōu)勢，下一步將充分利用人工智能、5G、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)的創(chuàng)新融合，推動企業(yè)“上云”。

2022-09-13 14:21:05

大數(shù)據(jù)云計算 5G

數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的七個關(guān)鍵特性

本文介紹了可能在企業(yè)中使用的不同類型的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的一些示例，以及實施數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)時要考慮的關(guān)鍵特性。

2022-09-13 10:13:40

數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理 CIO

Apache Flink 關(guān)于 Akka 許可變更的聲明

Akka 是一個能夠簡化 JVM 上并發(fā)和分布式應(yīng)用的構(gòu)建的工具包和運行時。該項目宣布了許可證的變更?，由 Apache 2.0 更換為 BSL v1.1（Business Source License）。

2022-09-13 09:43:08

Akka Flink 數(shù)據(jù)流

IT科技生態(tài)的三代論

怎么定義科技生態(tài)的“代”？這似乎沒有一個定論，更何況，不同技術(shù)的更新速率也不盡相同，難以統(tǒng)一。

2022-09-09 08:11:23

IT 科技生態(tài)系統(tǒng)

圖數(shù)據(jù)科學(xué)深耕數(shù)據(jù)價值，推進企業(yè)數(shù)字化進程

圖數(shù)據(jù)科學(xué)讓連接的數(shù)據(jù)“自己說話”，利用數(shù)十億甚至數(shù)萬億數(shù)據(jù)點之間的關(guān)聯(lián)確定什么是重要和有意義的。關(guān)聯(lián)以知識圖譜的方式呈現(xiàn)，并在知識圖譜上運行，獲得可解釋的結(jié)果、數(shù)據(jù)以及算法，從而進行預(yù)測，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的最大化。

2022-09-08 14:52:29

圖數(shù)據(jù)庫 Neo4j

九種常用數(shù)據(jù)分析方法！

9種最常用數(shù)據(jù)分析方法，解決90%分析難題！

2022-09-07 15:47:21

數(shù)據(jù)分析對比分析大數(shù)據(jù)

個性化推薦在數(shù)據(jù)運營中的創(chuàng)新應(yīng)用原創(chuàng) 精選

數(shù)據(jù)運營離不開數(shù)據(jù)體系，利用數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)服務(wù)等提升運營的質(zhì)量是當前趨勢。

2022-09-06 17:43:02

??AISummit 數(shù)據(jù)運營

談?wù)剶?shù)據(jù)治理是什么？

數(shù)據(jù)治理的最終目標是提升數(shù)據(jù)的價值，數(shù)據(jù)治理非常必要，是企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字戰(zhàn)略的基礎(chǔ)，它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。

2022-09-06 15:10:06

數(shù)據(jù)治理

火山引擎在行為分析場景下的 ClickHouse JOIN 優(yōu)化原創(chuàng) 精選

火山引擎增長分析 DataFinder 基于 ClickHouse 來進行行為日志的分析，ClickHouse 的主要版本是基于社區(qū)版改進開發(fā)的字節(jié)內(nèi)部版本。

2022-09-06 11:57:32

ClickHouse 火山引擎數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)如何塑造人力資源分析的未來

?人力資源行業(yè)中的大數(shù)據(jù)使組織能夠在雇用、解雇和管理員工方面做出更好的決策。

2022-09-06 09:46:07

?人力資源大數(shù)據(jù)

用Python爬取了某寶1166家月餅數(shù)據(jù)進行可視化分析，終于找到最好吃的月餅~

數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)可視化分析的第一步，也是最基礎(chǔ)的一步，數(shù)據(jù)采集的數(shù)量和質(zhì)量越高，后面分析的準確的也就越高，我們來看一下淘寶網(wǎng)的數(shù)據(jù)該如何爬取。

2022-09-06 08:01:23

數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)可視化加密

為什么你做的活動分析總被DISS

做活動本身是一個“指哪打哪”，高度目標導(dǎo)向的事情。因此活動分析中，目標是最關(guān)鍵的，清晰了目標才好判定效果?；顒舆^程監(jiān)控，則是用來診斷問題的，一般采用漏斗分析法+對比分析法，看哪個環(huán)節(jié)掉鏈子。

2022-09-05 11:28:07

數(shù)據(jù)分析活動分析

Pandas的瘋狂融合之路

merge和concat?的表連接，都有各自的特點，我們需要按自己所需要的結(jié)果去用，想匹配內(nèi)容的，就用merge?，想全部連接到一起的，就用concat。

2022-09-05 08:04:16

merge concat?pandas

現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)和混合數(shù)據(jù)方法，驅(qū)動電信及金融業(yè)務(wù)增長

數(shù)據(jù)無處不在，無論數(shù)據(jù)位于云上還是本地，企業(yè)都可以通過混合數(shù)據(jù)方法從數(shù)據(jù)中挖掘最大價值。

2022-09-02 14:01:40

Cloudera 大數(shù)據(jù)

四大標簽，構(gòu)建高質(zhì)量用戶畫像

很多同學(xué)習(xí)慣了做網(wǎng)上的現(xiàn)成數(shù)據(jù)集。所謂的用戶畫像，大部分是現(xiàn)成的字段，尤其以直接收集的表單字段居多。這種現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集練手很爽，可與實際情況差距非常大。實際工作中，即使能用表單采集，也得考慮采集過程中錯誤、造假、復(fù)核問題。

2022-09-02 12:09:06

高質(zhì)量用戶畫像

數(shù)據(jù)倉庫即服務(wù)（DWaaS）：定義、主要功能和解決方案提供商譯文

隨著企業(yè)數(shù)據(jù)量以驚人的速度增長（比如IDC預(yù)計到2025年，年復(fù)合增長率為23%，達到175 ZB），采用現(xiàn)代數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)已不可避免。各行各業(yè)大大小小的公司都不可避免地采用更有效的數(shù)據(jù)解決方案。

2022-09-02 09:00:00

數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)數(shù)據(jù)源

常見的大數(shù)據(jù)存儲工具

大數(shù)據(jù)分析需求迫使數(shù)據(jù)存儲范式發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變，從傳統(tǒng)的基于塊和文件的存儲網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)向更具可擴展性的模型，如對象存儲、橫向擴展 NAS 和數(shù)據(jù)湖。

2022-09-01 23:34:18

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析工具

常用的大數(shù)據(jù)采集工具

為了高效采集大數(shù)據(jù)，依據(jù)采集環(huán)境及數(shù)據(jù)類型選擇適當?shù)拇髷?shù)據(jù)采集方法及平臺至關(guān)重要。下面介紹一些常用的大數(shù)據(jù)采集平臺和工具。

2022-08-31 17:01:56

大數(shù)據(jù)工具數(shù)據(jù)治理

兩組數(shù)據(jù)量相對大時，如何高效進行比對

這三種方案，兩層循環(huán)效率是最低，而且隨著數(shù)據(jù)量增大會有OOM的風險。

2022-08-31 15:35:34

數(shù)據(jù)高效

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